[发明专利]一种地图建立方法、装置及存储介质

说明书

本发明提供一种地图建立方法、装置及存储介质，其中，方法应用于终端，终端与集成有图像采集设备以及惯性传感器的车辆通信连接，包括如下步骤：获取车辆行驶过程中的IMU数据以及IMU数据对应的图像数据；根据车辆行驶过程的IMU数据得到车辆行驶过程中的帧间位姿矩阵，根据IMU数据对应的图像数据得到车辆行驶过程中的帧间变化矩阵；根据第一目标误差算法对帧间位姿矩阵以及帧间变化矩阵进行联合约束，得到每一帧图像数据的车辆位姿矩阵；根据每一帧图像数据的车辆位姿矩阵以及对应图像数据中路标点特征信息，建立地图。通过实施本发明，能够通过图像采集设备以及惯性传感器实现特征地图建立。

技术领域

本发明涉及智能导航领域，具体涉及一种地图建立方法、装置及存储介质。

背景技术

在当前国家提出新基建的背景下，大力发展无人技术、人工智能等新技术、新应用是中国实现多种战略目标的关键之举。随着科技的发展，无人技术在我们生活的各个方面都发挥出了巨大的作用。在无人技术中，精准的定位是实现无人控制的前提，除了传统惯性导航、GPS实现定位外，高精度地图也是有效的定位手段。

高精度地图相比于普通地图其拓扑结构更加复杂，不仅仅要检测车道，还要检测转弯的路标点的位置等。相关技术中，在高精度地图的路标点位置等信息的建立的过程中通常采用激光雷达、惯性导航系统、GPS等，这种地图建立方式不仅设备价格高昂，且采集数据量大、处理流程复杂，所以亟需提出一种新的地图建立方法。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种地图建立方法、装置及存储介质，以解决现有技术中设备价格高昂，且采集数据量大，处理流程复杂的缺陷。

根据第一方面，本发明实施例提供一种地图建立方法，应用于终端，所述终端与集成有图像采集设备以及惯性传感器的车辆通信连接，包括如下步骤：获取车辆行驶过程中的IMU数据以及所述IMU数据对应的图像数据；根据所述车辆行驶过程的IMU数据得到车辆行驶过程中的帧间位姿矩阵，根据所述IMU数据对应的图像数据得到车辆行驶过程中的帧间变化矩阵；根据第一目标误差算法对所述帧间位姿矩阵以及所述帧间变化矩阵进行联合约束，得到每一帧图像数据的车辆位姿矩阵；根据所述每一帧图像数据的车辆位姿矩阵以及对应图像数据中路标点特征信息进行地图建立。

可选地，获取车辆行驶过程中的IMU数据以及所述IMU数据对应的图像数据，包括：将车辆行驶过程中的IMU数据以及图像数据根据时间戳对齐，得到所述IMU数据对应的图像数据。

可选地，所述图像采集设备为双目摄像头，所述根据所述车辆行驶过程的IMU数据得到车辆行驶过程中的帧间位姿矩阵，根据所述车辆行驶过程中图像采集设备采集到的图像数据得到车辆行驶过程中的帧间变化矩阵之前，所述方法还包括：根据初始IMU数据得到初始位姿矩阵；根据初始IMU数据对应的图像数据进行特征点匹配，得到所述特征点的深度信息；根据所述特征点的深度信息，得到所述特征点的初始坐标。

可选地，所述根据所述车辆行驶过程的IMU数据得到车辆行驶过程中的帧间位姿矩阵，包括：对所述IMU数据进行预积分，根据经过预积分处理的数据得到车辆行驶过程中的帧间位姿矩阵。

可选地，所述根据所述每一帧图像数据的车辆位姿矩阵以及对应图像数据中路标点特征信息进行地图建立之前，还包括：根据所述车辆位姿矩阵及对应图像数据中路标点特征信息，确定状态优化参数以及第二目标误差算法，所述状态优化参数包括路标点的逆深度；根据第二目标误差算法对每一帧图像数据中车辆位姿矩阵及路标点信息进行优化。

可选地，所述根据所述每一帧图像数据的车辆位姿矩阵以及对应图像数据中路标点特征信息进行地图建立，包括：获取目标帧图像数据；将所述目标帧图像数据与相邻帧图像数据中的特征点进行匹配，得到匹配特征点；确定所述匹配特征点对应的路标点在所述地图中的位置，将所述路标点添加至所述地图；当所述目标帧图像数据对应的后续关键帧图像数据的路标点信息中不存在所述路标点，则将所述路标点在所述地图中删除。